Análise do ICMS do Estado do Rio de Janeiro

Gabriel de Jesus Pereira

Carregando a série temporal

dados <- readxl::read_xls("ipeadata[15-03-2024-10-52].xls") |> 
  mutate(
    Data = paste0(Data, ".01") |> 
      as.Date(format = "%Y.%m.%d"),
    Mês = factor(month(Data, label = TRUE)),
    Ano = year(Data)
    ) |> 
  filter(Ano >= 2000) |> 
  mutate(Ano = factor(Ano))

Os dados são do ICMS do estado do Rio de Janeiro, coletados no período de janeiro de 1993 a dezembro de 2023.

Análise exploratória

A série temporal sem deflação

Nao_deflacionado <- dados |> 
  plot_time_series(
    Data, 
    ICMS,
    .interactive = TRUE,
    .title = ""
    )

A Série temporal com deflação

dados <- deflate(dados$ICMS, dados$Data, "12/2023", "igpm") |> 
  ts(start = c(2000, 1), frequency = 12) |> 
  (\(x) {
    tibble(
      Data = time(x) |>
        zoo::as.Date(),
      ICMS = c(as.matrix(x))
      ) |> 
      mutate(
        Ano = factor(year(Data)),
        Mês = factor(month(Data, label = TRUE))
      )
  })()

Deflacionado <- dados |> 
  plot_time_series(
    Data, 
    ICMS,
    .interactive = TRUE,
    .title = ""
    )

Análise dos meses

Meses <- dados |> 
  ggplot(
    aes(
      x = Mês, 
      y = `ICMS` / 1000000, 
      group = Ano,
      color = Ano
      )
    ) +
  geom_line() +
  theme_bw() +
  labs(y = "Arrecadação do ICMS (milhões)", x = "") +
  scale_color_manual(values = viridis::mako(33))